Mapas de tendencias de movilidad en CABA - Google COVID-19 Community Mobility Report

Mapas en series temporales con las tendencias de movilidad de Google

La información de Google está disponible en https://www.gstatic.com/covid19/mobility/Global_Mobility_Report.csv?cachebust=56adbfa96dfa23c3. Por su parte, el dataset con la información geoespacial se encuentra acá: https://bitsandbricks.github.io/data/CABA_comunas.geojson

library(tidyverse)

## ── Attaching packages ─────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────── tidyverse 1.3.0 ──

## ✓ ggplot2 3.3.2     ✓ purrr   0.3.4
## ✓ tibble  3.0.3     ✓ dplyr   1.0.2
## ✓ tidyr   1.1.1     ✓ stringr 1.4.0
## ✓ readr   1.3.1     ✓ forcats 0.5.0

## ── Conflicts ────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────── tidyverse_conflicts() ──
## x dplyr::filter() masks stats::filter()
## x dplyr::lag()    masks stats::lag()

library(ggmap)

## Google's Terms of Service: https://cloud.google.com/maps-platform/terms/.

## Please cite ggmap if you use it! See citation("ggmap") for details.

library(lubridate)

## 
## Attaching package: 'lubridate'

## The following objects are masked from 'package:base':
## 
##     date, intersect, setdiff, union

library(gganimate)
library(sf)

## Linking to GEOS 3.7.2, GDAL 2.4.2, PROJ 5.2.0

Datasets

## Reading layer `CABA_comunas' from data source `https://bitsandbricks.github.io/data/CABA_comunas.geojson' using driver `GeoJSON'
## Simple feature collection with 15 features and 4 fields
## geometry type:  MULTIPOLYGON
## dimension:      XY
## bbox:           xmin: -58.53152 ymin: -34.70529 xmax: -58.33514 ymax: -34.52754
## CRS:            4326

Vamos a renombrar la columna comunas

comunas <- rename(comunas, comuna = comunas)

Ahora vamos a quedarnos (dentro del dataset de Google) con los datos correspondientes a Argentina

movilidad_google <- movilidad_google %>% filter(country_region_code == "AR")

Y vamos a manipular un poco los datasets para que nos resulten más prácticos

#vemos qué hay dentro de la variable sub_region_1
levels(movilidad_google$sub_region_1)

#filtramos solo la data correspondiente a Buenos Aires
movilidad_google_buenos_aires <- movilidad_google %>% filter(sub_region_1 == "Buenos Aires")
summary(movilidad_google_buenos_aires)

#dejamos fuera las siguientes columnas
movilidad_google_buenos_aires <- select(movilidad_google_buenos_aires, -metro_area, -iso_3166_2_code, -census_fips_code)

#como las comunas en nuestro dataset "comunas" aparecen con números y en el dataset de Google con comuna + número, vamos a renombrar.
comunas$comuna <- (comunas$comuna = case_when(comunas$comuna == 1 ~ "Comuna 1",
                                              comunas$comuna == 2 ~ "Comuna 2",
                                              comunas$comuna == 3 ~ "Comuna 3",
                                              comunas$comuna == 4 ~ "Comuna 4",
                                              comunas$comuna == 5 ~ "Comuna 5",
                                              comunas$comuna == 6 ~ "Comuna 6",
                                              comunas$comuna == 7 ~ "Comuna 7",
                                              comunas$comuna == 8 ~ "Comuna 8",
                                              comunas$comuna == 9 ~ "Comuna 9",
                                              comunas$comuna == 10 ~ "Comuna 10",
                                              comunas$comuna == 11 ~ "Comuna 11",
                                              comunas$comuna == 12 ~ "Comuna 12",
                                              comunas$comuna == 13 ~ "Comuna 13",
                                              comunas$comuna == 14 ~ "Comuna 14",
                                              comunas$comuna == 15 ~ "Comuna 15"))

#dejamos fuera columnas que no nos interesan
comunas <- select(comunas, -barrios, -perimetro, -area)

#renombramos la columna que contiene las comunas para poder crear un nuevo dataset
movilidad_google_buenos_aires <- movilidad_google_buenos_aires %>% rename(comuna = sub_region_2)

#unimos el dataset con la información de movilidad de google con el de comunas para darle atributos geoespaciales
movilidad_comunas <- inner_join(movilidad_google_buenos_aires, comunas, by = "comuna")

#vamos a borrar el _percent_change_from_baseline de las columnas
movilidad_comunas <- movilidad_comunas %>% rename(
  retail_and_recreation = retail_and_recreation_percent_change_from_baseline,
  grocery_and_pharmacy = grocery_and_pharmacy_percent_change_from_baseline,
  parks = parks_percent_change_from_baseline,
  transit_stations = transit_stations_percent_change_from_baseline,
  workplaces = workplaces_percent_change_from_baseline,
  residential = residential_percent_change_from_baseline)

#definimos la columna date como fecha para poder usar los datos como serie temporal
movilidad_comunas$date <- as_date( movilidad_comunas$date)

Ahora sí, vamos a los mapas. Los datos de movilidad de Google están determinados por comunas, y acabamos de crear un dataset que a esto le suma la información geo, lo que nos permite llevar todos los datos de movilidad a mapas.

Movilidad en tiendas y lugares de ocio - CABA:

#movilidad en tiendas y lugares de ocio
  tiendas_y_ocio <- ggplot(movilidad_comunas) +
  geom_sf(data = movilidad_comunas$geometry, aes(fill = movilidad_comunas$retail_and_recreation)) +
  transition_time(movilidad_comunas$date) +
    scale_fill_distiller(palette =  "Spectral") +
  labs(title = "Tendencias en la movilidad en tiendas y lugares de ocio - CABA",
       subtitle = "Cero es el estandar de normalidad.
       Fecha: {(frame_time)}",
       x = "",
       y = "",
       fill = "% variación",
       caption = "fuente: Google - COVID-19 Community Mobility Report") +
  theme_minimal()

animate(tiendas_y_ocio, fps=1)

Movilidad en supermercados y farmacias

supermercados_y_farmacias <- ggplot(movilidad_comunas) +
  geom_sf(data = movilidad_comunas$geometry, aes(fill = movilidad_comunas$grocery_and_pharmacy)) +
  transition_time(movilidad_comunas$date) +
  scale_fill_distiller(palette =  "Spectral") +
  labs(title = "Tendencias en la movilidad en supermercados
       y farmacias - CABA",
       subtitle = "Cero es el estandar de normalidad.
       Fecha: {(frame_time)}",
       x = "",
       y = "",
       fill = "% variación",
       caption = "fuente: Google - COVID-19 Community Mobility Report") +
  theme_minimal()

animate(supermercados_y_farmacias, fps=1)

Movilidad en parques

parques <- ggplot(movilidad_comunas) +
  geom_sf(data = movilidad_comunas$geometry, aes(fill = movilidad_comunas$parks)) +
  transition_time(movilidad_comunas$date) +
  scale_fill_distiller(palette =  "Spectral") +
  labs(title = "Tendencias en la movilidad en parques - CABA",
       subtitle = "Cero es el estandar de normalidad.
       Fecha: {(frame_time)}",
       x = "",
       y = "",
       fill = "% variación",
       caption = "fuente: Google - COVID-19 Community Mobility Report") +
  theme_minimal()

animate(parques, fps=1)

Movilidad en estaciones de transporte

estaciones_transporte <- ggplot(movilidad_comunas) +
  geom_sf(data = movilidad_comunas$geometry, aes(fill = movilidad_comunas$transit_stations)) +
  transition_time(movilidad_comunas$date) +
  scale_fill_distiller(palette =  "Spectral") +
  labs(title = "Tendencias en la movilidad en estaciones de transporte - CABA",
       subtitle = "Cero es el estandar de normalidad.
       Fecha: {(frame_time)}",
       x = "",
       y = "",
       fill = "% variación",
       caption = "fuente: Google - COVID-19 Community Mobility Report") +
  theme_minimal()

animate(estaciones_transporte, fps=1)

Movilidad en lugares de trabajo

lugares_trabajo <- ggplot(movilidad_comunas) +
  geom_sf(data = movilidad_comunas$geometry, aes(fill = movilidad_comunas$workplaces)) +
  transition_time(movilidad_comunas$date) +
  scale_fill_distiller(palette =  "Spectral") +
  labs(title = "Tendencias en la movilidad en lugares de trabajo - CABA",
       subtitle = "Cero es el estandar de normalidad.
       Fecha: {(frame_time)}",
       x = "",
       y = "",
       fill = "% variación",
       caption = "fuente: Google - COVID-19 Community Mobility Report") +
  theme_minimal()

animate(lugares_trabajo, fps=1)

Movilidad en zonas residenciales

#movilidad en zonas residenciales
zonas_residenciales <- ggplot(movilidad_comunas) +
  geom_sf(data = movilidad_comunas$geometry, aes(fill = movilidad_comunas$residential)) +
  transition_time(movilidad_comunas$date) +
  scale_fill_distiller(palette =  "Spectral") +
  labs(title = "Tendencias en la movilidad en zonas residenciales - CABA",
       subtitle = "Cero es el estandar de normalidad.
       Fecha: {(frame_time)}",
       x = "",
       y = "",
       fill = "% variación",
       caption = "fuente: Google - COVID-19 Community Mobility Report") +
  theme_minimal()

animate(zonas_residenciales, fps=1)

Gracias a Lucio Bolatti y a Antonio Vazquez Brust por el feedbak y las recomendaciones :)